基于信息典型相关分析的时差测向

测向是电子战系统的一个重要组成部分,测向精度直接对信号分选、识别、定位、干扰决策等都产生较大的影响。时差测向的准确度和灵敏度都相对较高,在无源测向中具有广阔的应用前景。针对时差测向抗干扰性能差和噪声影响的问题,首先提出了一种基于信息典型相关分析的盲源分离算法,在辐射源信号先验信息未知时分离天线阵接收的混合信号;然后将分离后的信号进行相关分析获得时差的估计,用以改进时差估计和测向性能,并对这种新的测向算法进行了分析。仿真实验表明,基于信息典范相关分析盲源分离算法的时差测向能够取得比常规时差测向更稳定、准确的结果。      

一种优化的神经网络树异常入侵检测方法

本文提出了一种基于优化神经网络树(ONNT)的异常检测方法,在提高异常检测精确率的同时,增强异常检测模型学习结果的可理解性、可解释性。ONNT是一种具有二叉树结构的混合学习模型,二叉树的节点分裂遵循信息增益率准则;其中间节点嵌入了结构简单的感知器神经网络,能够根据当前节点上给定的子样本集和教师信号,选择较小的特征子集构建相对简单的局部决策曲面。本文提出的异常检测方法包括两个方面的性能优化:1）通过优化神经网络树(NNT)的中间节点,降低局部决策曲面的复杂度,从而使中间节点能在可接受的计算代价内表示成低复杂度的布尔函数或规则集,为实现学习结果的可解释性提供基础;2）通过优化学习模型的整体结构,降低所有中间节点的规则析取式的前件复杂度,从而提高学习结果的可理解性。实验的数值结果表明,与基于NNT的异常检测方法相比,本文提出的方法能够以简单的中间节点和相对精简的整体结构提高检测结果的可解释性和可理解性;与其他同类方法相比,基于ONNT的异常检测方法具有较高的检测精确率,且在一定程度上给出了对异常检测具有重大影响的一些特征信息。      

基于改进的混合学习模型的手写阿拉伯数字识别方法

在特征空间维数较高的手写阿拉伯数字识别问题中,冗余的特征往往会意外增加学习模型刻画问题空间的复杂度,影响手写阿拉伯数字识别的效率和精确度。该文提出了一种基于边界对特征的敏感度值进行特征选择的支持向量机树混合学习模型,依据当前中间节点上的分类曲面对子样本空间中的样例特征的敏感程度选择特征,在新构建的子样本集上训练子节点上的支持向量机。UCI机器学习数据库中手写阿拉伯数字识别问题的仿真结果表明,与其他算法相比,该文提出的方法能够在提高或保持手写阿拉伯数字高识别精确率的同时,精简问题空间,从而简化混合学习模型的中间节点和整体结构。     

基于混淆交叉的多分类支撑向量机树

本文针对复杂模式分类和多分类问题,提出了一种基于混淆交叉的多分类支撑向量机树模型,其整体结构为二叉树,在树的每个中间节点上嵌入了支撑向量机。在训练阶段,引入混淆交叉因子,在同属一个父节点的中间节点样例间进行样例的混淆交叉,将那些对分类曲面有较大影响的样例纳入树型结构更深层次的训练过程,参与更精细的分类超曲面的构建。本文将提出的支撑向量机树与现有的其他方法作了比较,实验结果说明了本文提出的模型在解决复杂模式识别问题及多分类问题上具有高效准确性及优越的泛化性能。     

毫米波分离型子阵列的低复杂度混合波束成型传输设计

为了增强毫米波传输的系统性能及扩大其覆盖范围,数模混合（大规模）多输入多输出（MIMO）传输技术得到了广泛关注。本文针对分离型子阵列混合波束成型架构的毫米波通信系统,研究了基于码本的低复杂度优化子阵列波束控制矢量算法。采用交替优化方法及干扰对齐思想,本文提出了一种双向交替优化设计各收发子阵列的波束控制矢量算法。所提出的算法具有收敛速度快,计算复杂度低的特点。数值仿真结果表明,基于该算法设计的分离型子阵列混合波束成型传输方案的有效性及复杂度低的优越性。      

“计算机科学基础”课程教学模式探索

针对创新型人才培养要求,本文以"计算机科学基础"课程的教学为立足点,探索了一种"做什么"与"怎么做"相结合的教学模式:不仅让学生明确应该"做什么",更要让学生学会主动地探索"怎么做"。教学实践证明,"做什么"与"怎么做"相结合的教学模式是行之有效的。     

一种基于有监督局部决策分层支持向量机的异常检测方法

该文针对包含多种攻击模式的高维特征空间中的异常检测问题,提出了一种基于有监督局部决策的分层支持向量机(HSVM)异常检测方法.通过HSVM的二叉树结构实现复杂异常检测问题的分而治之,即在每个中间节点上,通过信息增益准则构建有监督学习所需的训练信号,监督局部决策;在每个嵌入中间节点的二分类支持向量机(SVM)的训练过程中,以局部决策边界对特征的敏感度为依据,选择入侵检测的局部最优特征子集.实验结果表明,该文提出的异常检测方法能够在训练信号的局部决策监督下构建具有良好稳定性的检测学习模型,并能以更精简的特征信息实现检测精确率和检测效率的提高.     

利用导频间隔优化导频位置的方法及频偏估计和补偿算法

针对电气与电子工程师协会802.11正交频分复用通信系统研究了一种利用导频间隔优化导频位置的方法,进而提出了一种利用导频序列更好的对频偏进行估计和补偿的算法。在电气与电子工程师协会802.11标准规定的帧格式基础上,利用数值仿真方法对提出方法所确定的导频位置和所提出的频偏估计补偿算法进行了性能分析。数值仿真结果表明,所提出的导频位置确定方法和频偏估计和补偿算法,在不提高系统复杂度的情况下,所提算法能够显著改善系统性能。      

二维Tchebichef矩正反变换的快速算法

本文提出了一种二维Tchebichef矩正反变换的快速算法。在正变换中,使用Chebichef递推公式推导了一维Tchebichef矩正变换的快速算法,并将其推广至二维Tchebichef矩正变换的快速计算。在反变换中,使用Clenshaw递推公式我们推导了一维Tchebichef矩反变换的快速算法,并将其推广至二维Tchebichef正交矩反变换的计算。与以迭代方式计算Tchebichef多项式进而计算二维Tchebichef矩正反变换的方法相比,本文算法有效地减少了算术运算的次数,提高了计算速度。实验结果表明了该方法的有效性。